kmeans

【无标题】

✅什么是KMeans聚类？为什么要用它？通俗解释：KMeans聚类就像“自动分类器”，它根据像素的灰度值，把整张图分成亮度不同的几类区域。比如，把黑色背景、亮一点的重影、最亮的主影区分开。
书桐先生·2025-06-20 04:59

【数据挖掘】期末复习模拟题（暨考试题）

曼哈顿距离泰坦尼克号披萨价格预测鸢尾花DBSCN密度聚类决策树购物表单-关联规则火龙果-关联分析数据非线性映射高斯朴素贝叶斯分类器手写数字识别k1-10聚类平均偏差程序分析PM2.5线性回归Titanic数据清洗KNN鸢尾花Kmeans
chaser&upper·2025-06-20 03:50

机器学习算法_聚类KMeans算法

一、聚类算法分析1.概念概念：根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中；不同的相似度的计算方法，会得到不同的聚类结果，常见的相似度计算方法有欧氏距离法（无监督算法）聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式2.聚类算法分类（1）根据聚类颗粒度分类个数比较多的，细聚类；个数比较多的，粗聚类（2）根据实现方法分类K-means：按照质心分类层次聚类：对数据进行逐层划
TY-2025·2025-06-19 09:11

机器学习15-2（Mini Batch Kmeans）

文章目录简介MiniBatchK-MeansDBSCAN基本原理具体实现简介除了K-Means快速聚类意外，还有两种常用的聚类算法能够进一步提升快速聚类的速度的MiniBatchK-Means算法能够和K-Means快速聚类形成性能上互补的算法DBSCAN密度聚类MiniBatchK-Means非常抱歉，需要先来一段理论基础做铺垫，速览即可！在K-Means的基础上增加了一个MiniBatch的抽
Roy_Allen·2025-06-17 23:15

基于PCA和Kmeans的餐馆地区分类研究

1.实践任务说明对《中国2019年分地区连锁餐饮企业数据》中的7个经营指标（V2-V8）进行主成分分析（PCA），通过降维提取核心特征。首先标准化数据，然后计算主成分的方差贡献率，按累积贡献率≥85%确定保留的主成分数量，最终输出降维后的主成分得分及因子载荷矩阵，简化后续分析。基于K-Means聚类算法对餐饮企业数据进行分析，首先读取true_restaurant.csv文件中的PC1指标数据并进
·2025-06-12 21:34

5.11 day17

知识点聚类的指标聚类常见算法：kmeans聚类、dbscan聚类、层次聚类三种算法对应的流程实际在论文中聚类的策略不一定是针对所有特征，可以针对其中几个可以解释的特征进行聚类，得到聚类后的类别，这样后续进行解释也更加符合逻辑
·2025-06-07 15:17

Day18 推断聚类后簇的类型

1.推断簇含义的2个思路：先选特征和后选特征#选择k值selected_k=3#这里选择3后面好分析，也可以根据图选择最佳的k值#使用选择的k值进行KMeans聚类kmeans=KMeans(n_clusters
cylat·2025-06-02 14:24

python 3d绘图kmeans_使用python绘制3d的图形

机器学习里面通常需要寻找代价函数的最小值，所有如果可以把图形绘制出来，对于初学者分析起来就会简明很多。下面取一个例子，绘制z=x²+y²，（x，y的取值范围是[-5,5])实现的代码：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D#创建一个Axes3d对象
weixin_39662721·2025-05-24 03:54

KMeans, KNN, Meanshift

这三个玩意，因为要么带K，要么带Mean，所以吗，放在一起介绍一下：Meanshift因为我本身是图像处理出身，最早接触的是Meanshift，其经常用于图像分割，目标跟踪等方面，下面首先说一下Meanshift:算法步骤：在未被标记的数据点中随机选择一个点作为起始中心点center；找出以center为中心半径为radius的区域中出现的所有数据点，认为这些点同属于一个聚类C。同时在该聚类中记录
机器灵·2025-05-23 04:12

基于Openai预训练模型VIT-B的图像分类

这个代码也就没啥用了因为有比赛要求所以每个类就选了4张图片作为训练集，具体选择使用了KMeans聚类，所以如果想要直接应用的话使用全部的训练集应该效果会
　　⃢━⃢　　·2025-05-09 05:20

Python 打卡训练营 Day17

DAY17知识点聚类的指标聚类常见算法：kmeans聚类、dbscan聚类、层次聚类三种算法对应的流程实际在论文中聚类的策略不一定是针对所有特征，可以针对其中几个可以解释的特征进行聚类，得到聚类后的类别
宸汐Fish_Heart·2025-05-07 00:20

三种常见的聚类算法的python实现 kmeans、Hierarchical clustering、kmedoids

这里，用一个《ProgrammingCollectiveIntelligence》中的聚类例子，写几个经典聚类算法的实现，分别是hierachiclaCluster、kmeans、kmedoids。
weixin_33725722·2025-04-28 04:22

C#：实现聚类K-means cluster算法 (附完整源码)

CSharp实现聚类K-meanscluster算法的源代码：usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;namespaceKMeansCluster
源代码大师·2025-04-25 21:56

说话人分离中的聚类方法：深入解析Agglomerative聚类、KMeans聚类和Oracle聚类

在pyannote.audio`管道中使用的三种聚类方法：层次聚类（AgglomerativeClustering）、KMeans聚类（KMeansClustering）和Oracle聚类（Or
CyreneSimon·2025-04-08 15:11

通过k-means对相似度较高的语句进行分类

算法对相似度较高的语句进行分类，并附上java案例代码importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importjava.util.Random;publicclassKMeansTextClustering
fallwind_of_july·2025-04-04 02:18

真正适合小白的机器学习入门(python基础小白也能行)

算法一Kmeans聚类原理:K-Means是一种非常经典的聚类算法，其基本思想是：基于给定的数据点集合，通过迭代过程寻找k个聚类中心，使得各数据点到其最近聚类中心的距离之和最小。
一心向上的小奥·2025-04-01 15:36

详解如何通过Python的BeautifulSoup爬虫+NLP标签提取+Dijkstra规划路径和KMeans聚类分析帮助用户规划旅行路线

系统模块：数据采集模块（爬虫）：负责从目标网站抓取地点数据（如名称、经纬度、描述等）数据预处理模块（标签算法）：对抓取到的地点数据进行清洗和分类。根据地点特征（如经纬度、描述文本）打上标签（如“适合家庭”、“适合冒险”）。地理数据处理模块（地图API）：使用地图API获取地点的详细信息（如地址、距离、路径等）。计算地点之间的距离或路径。路径规划模块：根据用户输入的起点和终点，规划最优路径。支持多种
mosquito_lover1·2025-03-21 01:12

机器学习之KMeans算法

文章目录引言1.KMeans算法简介2.KMeans算法的数学原理3.KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点
知舟不叙·2025-03-19 21:24

《基于机器学习的负荷曲线聚类算法对比与改进：K-L-isodata的创新性研究》

基于机器学习的负荷曲线聚类包括kmeansisodata和改进的L-isodata以及在其基础上再次进行改进的K-L-isodata(有创新性)，四者通过评价指标进行了对比精品代码可修改性极高有参考文献
TWHiwhjig·2025-03-19 00:52

聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。
SomeB1oody·2025-03-16 08:13

python手写kmeans算法

kmean聚类是最基础和常见的算法，工程上使用比较常见，spark,sklearn都有实现，本文手写实现kmeans#!
菜鸟懿·2025-03-15 09:26

大数据技术【7】

A.结构化B.非结构化C.文本D.半结构化2.Kmeans算法包括如下步骤：①在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类；②更新中心点为每类的均值；③随机选取k个中心点；④j选择一项：a
星绘搜题·2025-03-15 09:50

文本挖掘+情感分析+主题建模+K-Meas聚类+词频统计+词云（景区游客评论情感分析）

通过KMeans聚类和LDA主题分析，提取游客关心的话题，提供优化建议，为未来研究提供方向。
请为小H留灯·2025-03-14 08:49

KMeans实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集

KMeans算法是其中最常用的聚类算法之一。本文将介绍如何使用KMeans算法对啤酒数据集进行聚类，并使用轮廓系数（SilhouetteScore）来评估聚类结果的质量。
巷955·2025-03-12 21:38

机器学习之KMeans算法

目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法
Mr终游·2025-03-11 09:07

[Machine Learning] K-means算法

先看一个简单例子：fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotli
进阶的小蜉蝣·2025-03-06 02:24

AI人工智能机器学习之聚类分析

1、概要  本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析，以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例，从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。
rockfeng0·2025-02-27 09:01

KMeans聚类实战2

–未知k值的情况#导入第三方模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportseabornassnsfromsklearnimportpreprocess
浊酒南街·2025-02-10 22:04

KMeans聚类实战1

–已知k值的情况#导入第三方模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportseabornassns
浊酒南街·2025-02-10 22:34

回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法

目录1、无监督学习2、K-means原理3，API4、Kmeans性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5，总结1、无监督学习没有目标值的，从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类
荷泽泽·2025-02-07 06:18

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpclass1_points=np.array([[1.9,1.2
sirius12345123·2025-02-04 14:15

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

代码：#导入必要的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制图形fromsklearn.clusterimportKMeans#KMeans聚类算法importnumpyasnp
〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

python（scikit-learn）实现k均值聚类算法

k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx
嘿哈哈哈哈哈哈·2025-02-02 15:57

Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类

.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心，然后重复以下两个步骤来更新质心，直到质心不再显著移动为：第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数KMeans
飞Link·2025-02-02 15:26

毕设分享 基于Kmeans的图像分割算法软件设计

文章目录0简介1Kmeans聚类算法基本原理2基于Kmeans图像分割算法流程4代码运行结果及评价5最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计基于Kmeans的图像分割算法软件设计项目运行效果
bee_dc·2025-01-31 23:26

Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现

在机器学习领域，聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本尽可能相似，而不同簇之间的样本尽可能不同。K-Means和K-Medoids是两种经典的聚类算法，它们都基于划分的思想，但在具体实现和应用场景上存在一些差异。一、算法原理1.K-Means:中心点选择:K-Means算法通过计算簇内所有样本的均值来确定中心点（centroid）。距离度量:通常
呵呵爱吃菜·2025-01-25 17:36

多维偏好分析及其在实际决策中的应用：基于PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法

多维偏好分析（MultidimensionalPreferenceAnalysis,MPA）是一种在市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的分析工具，用于研究多维度下的复杂偏好决策过程。在高维数据集中，当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时，偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。本文本将研究采用主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）和K均值聚类算法对鸢尾
·2025-01-16 23:25

[Python数据分析]最通俗入门Kmeans聚类分析，可视化展示代码。

什么是k-means分析？【头条@William数据分析，看原版】想象一下，你有一堆五颜六色的糖果，你想把它们按照颜色分成几堆。k-means分析就是这么一个自动分类的过程。它会根据糖果的颜色特征，把它们分成若干个组，每个组里的糖果颜色都比较相似。更专业一点说，k-means分析是一种常用的聚类算法，它会将数据集中的数据点分成k个不同的簇。每个簇都有一个中心点，这个中心点就是簇中所有数据点的平均值
William数据分析·2025-01-16 23:28

Spark入门：KMeans聚类算法

聚类（Clustering）是机器学习中一类重要的方法。其主要思想使用样本的不同特征属性，根据某一给定的相似度度量方式（如欧式距离）找到相似的样本，并根据距离将样本划分成不同的组。聚类属于典型的无监督学习（UnsupervisedLearning）方法。与监督学习（如分类器）相比1，无监督学习的训练集没有人为标注的结果。在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。
17111_Chaochao1984a·2024-09-06 05:46

Spark MLlib模型训练—聚类算法 Bisecting K-means

SparkMLlib模型训练—聚类算法BisectingK-means由于传统的KMeans算法的聚类结果易受到初始聚类中心点选择的影响，因此在传统的KMeans算法的基础上进行算法改进，对初始中心点选取比较严格
不二人生·2024-09-06 04:14

程序猿成长之路之数据挖掘篇——Kmeans聚类算法

Kmeans是一种可以将一个数据集按照距离（相似度）划分成不同类别的算法，它无需借助外部标记，因此也是一种无监督学习算法。
zygswo·2024-08-29 18:39

聚类算法-Kmeans聚类

一、K-means聚类介绍1.含义K-means聚类是一种非常流行的无监督学习算法，用于将数据点划分为预定义的K个簇（或组），其中每个簇由其质心（即簇中所有点的均值）定义。K-means算法的目标是使簇内的点尽可能紧密地聚集在一起，同时使不同簇之间的点尽可能远离。2.基本步骤：选择K值：首先，你需要决定将数据分成多少个簇，即K的值。K的选择通常是基于问题的上下文或通过一些启发式方法（如肘部法则）来
红米煮粥·2024-08-28 22:24

机器学习 | 距离计算

闵可夫斯基距离（有序属性）1.1曼哈顿距离1.2欧氏距离2.VDM距离（无序属性）3.MinkovDM距离（混合属性）4.加权距离（重要性不同）参考资料相关文章：机器学习|目录机器学习|聚类评估指标无监督学习|KMeans
X1AO___X1A·2024-08-25 06:55

GWO优化kmeans

GWO（灰狼优化器）是一种群体智能优化算法，它模拟了灰狼的社会结构和狩猎行为。GWO算法通过模拟灰狼的等级制度、狩猎策略和搜索机制来寻找问题的最优解。而K-means是一种经典的聚类算法，用于将数据点划分为K个簇。将GWO优化算法应用于K-means聚类中，主要是为了解决K-means算法对初始簇中心敏感和容易陷入局部最优解的问题。以下是GWO优化K-means的原理和过程的详细介绍：1.GWO算
2301_78492934·2024-02-20 11:47

R语言Apriori关联规则、kmeans聚类、决策树挖掘研究京东商城网络购物用户行为数据可视化|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30360最近我们被客户要求撰写关于网络购物用户行为的研究报告，包括一些图形和统计输出。随着网络的迅速发展，依托于网络的购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内飞速发展电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三
·2024-02-19 18:42

基于聚类的点云背景分离算法python代码

下面是一个简单的基于K-Means聚类的点云背景分离的Python代码示例，使用的是scikit-learn库：importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.preprocessingi
love6a6·2024-02-19 16:34

open3d k-means 聚类

k-means聚类一、算法原理1、介绍2、算法步骤二、代码1、机器学习生成`kmeans`聚类2、点云学习生成聚类三、结果1、原点云2、机器学习生成`kmeans`聚类3、点云学习生成聚类四、相关链接一
云杂项·2024-02-19 11:04

Kmeans、混合高斯模型、EM 算法

混合高斯模型（MixturesofGaussians）和EM算法image.pngKmeans与EM算法E步是确定隐含类别变量CM步更新其他参数u(质心)来时J(平方误差)最小化隐含类别变量指定方法比较特殊
dreampai·2024-02-14 17:00

python opencv 利用kmeans提取图像主颜色

#包importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportPIL%matplotlibinlinefromcollectionsimportCounterdefcalculate_perc(k_cluster):width=300palette=np.zeros((50,width,3),np.uint8)n_pixels=le
羊羊羊羊羊羊羊--·2024-02-14 08:12

机器学习原型聚类

1.2kmeans1.2.1基本原理K-means是一种常见的聚类算法，也叫k均值或k平均。通过迭代的方式，每次迭代都将数据集中的各个点划分到
黄粱梦醒·2024-02-13 07:08
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